作業2の概要

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1.1 VSの下でオンラインデバッグ

最近使用したVS2015は、（前に一度遭遇したかのように）する場合、オンラインデバッグ奇妙なシーンを表示されます。

変数代入した後、インサーキットデバッガは、まだ変更することはできません！

解決策は2つあります：

[x]は交換プラットフォーム

リリースモードのデバッグでポイントを破るしないようにしてください（プリントとprintfの観測の値が対応していません）

オンラインデバッグのリリースを使用して、デバッグ、テストの実行結果を用いて

[X] 仕様ライトコード

この仕様はを特に参照して、多くの側面を含んでいるMicrosoftのコード・仕様

たとえば、事が発生します-0.5し、-1.0*0.5

前者はできるパスであり、

1.2負の剰余

問題は、常に素晴らしい作品に遭遇し-1%31=？？？？、残りの負と正の数を取るどのくらいですか？

デバッグVS2015のコンパイラを使用して、C ++モード

-1％30 = -1

python3モードの下で

-1％30 = 29

正しい終わりには？

インターネットは、具体的な情報の一部、全ては、モジュロを与えるために、次のコード漠然としているしませんでした

#ifndef MOD
#define MOD(a,b) (abs(a+b) % abs(b))
#endif

cartToPolar 1.3 OpenCVの機能

直接コードに：

typedef struct IMAGE_S_t
    {
        int rows;
        int cols;
        void* data;
    }IMAGE_S;

void CartToPolar(IMAGE_S*src1, IMAGE_S*src2, IMAGE_S* magnitude, IMAGE_S*angle)
{
    int i, j;
    float tmpData1, tmpData2, tmpAngle;
    assert(src1->rows == src2->rows);
    assert(src1->rows == src2->rows);

    for (i = 0; i < src1->rows; i++)
    {
        for ( j = 0; j < src1->cols; j++)
        {
            tmpData1 = *((float*)src1->data + src1->cols*i + j);
            tmpData2 = *((float*)src2->data + src2->cols*i + j);
            *((float*)magnitude->data + magnitude->cols*i + j) = sqrt(pow(tmpData1, 2) + pow(tmpData2, 2));
            tmpAngle = atan2(tmpData2, tmpData1);
            *((float*)angle->data + angle->cols*i + j) = tmpAngle < 0 ? tmpAngle + 2.*CV_PI : tmpAngle;
        }
    }
    return ;
}

1.4 QR行列の固有値と

例えば：

// 解算[[1,1],[1,1]]
// 矩阵不为满秩的情况下，QR的方法是解算不出来的（可能有改进的方法，网上看了几个都解算不出来）
// 对[[0,0],[0,0]]等情况做了一些小trick
// python结果eigenValue：[0,0]. eigenVector:[[1,0],[0,1]]
// 基本思路没改变

QPソルバーコードC

ヤコビソルバーコードC

小さなトリックは、単に使用したプロジェクトを実行します。

詳細については、参照してくださいQPソルバーコードCを

void ImageGetEigen(IMAGE_S* src, IMAGE_S* eigenValue, IMAGE_S* eigenVector, int iterNum)
{
    assert(src->rows == src->cols);
    assert(src->rows > 0);
    IMAGE_S temp, temp_R;
    int i, j, k;
    float tmpValue;

    ImageCreate(&temp, src->rows, src->cols, FloatFlag);
    ImageCreate(&temp_R, src->rows, src->cols, FloatFlag);
    ImageCreate(eigenValue, src->rows, 1, FloatFlag);
    ImageCreate(eigenVector, src->rows, src->cols, FloatFlag);
    memcpy(temp.data, src->data, sizeof(float)*src->rows*src->cols);

    //使用QR分解求矩阵特征值
    for (int k = 0; k < iterNum; k++)
    {
        ImageQR(&temp, eigenVector, &temp_R);
        free(temp.data);//由于ImageDot直接创建dst，所以这里得free，后期可以改进
        ImageDot(&temp_R, eigenVector, &temp);
    }

    //获取特征值并排序
    for (k = 0; k < temp.cols; k++)
    {
        tmpValue = ((float*)temp.data)[k * temp.cols + k];
        for (i = k + 1; i < temp.cols; i++)
        {
            if (((float*)temp.data)[i * temp.cols + i]>tmpValue)
            {
                tmpValue = ((float*)temp.data)[i * temp.cols + i];
                ((float*)temp.data)[i * temp.cols + i] = ((float*)temp.data)[k * temp.cols + k];
                ((float*)temp.data)[k * temp.cols + k] = tmpValue;
            }
        }
        ((float*)eigenValue->data)[k] = ((float*)temp.data)[k * temp.cols + k];
    }

    ImageEig(src, eigenVector, eigenValue);

    free(temp.data);
    free(temp_R.data);

    for ( i = 0; i < eigenValue->rows*eigenValue->cols; i++)
    {
        if (isnan(((float*)eigenValue->data)[i]))
            ((float*)eigenValue->data)[i] = 0.0f;
    }
    for (i = 0; i < eigenVector->rows*eigenVector->cols; i++)
    {
        if (isnan(((float*)eigenVector->data)[i]))
            ((float*)eigenVector->data)[i] = 0.0f;
    }

    float numT[4];
    numT[0] = ((float*)src->data)[0 * src->cols + 0];
    numT[1] = ((float*)src->data)[0 * src->cols + 1];
    numT[2] = ((float*)src->data)[1 * src->cols + 0];
    numT[3] = ((float*)src->data)[1 * src->cols + 1];
    if (Equal(numT[0], numT[1]) && Equal(numT[0], numT[2]) && Equal(numT[0], numT[3]))
    {
        memset(eigenValue->data, 0, sizeof(float)*eigenValue->rows*eigenValue->cols);
        memset(eigenVector->data, 0, sizeof(float)*eigenVector->rows*eigenVector->cols);
        ((float*)eigenVector->data)[0 * eigenVector->cols + 0] = 1;
        ((float*)eigenVector->data)[1 * eigenVector->cols + 1] = 1;
    }

    return;
}

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1.4 QR行列の固有値と

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